股票市场新闻与股价预测数据集StockMarketNewsandPricePredictionDataset-shreerangvaidya
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场，新闻分析，股价预测，文本挖掘，金融数据，时间序列分析，自然语言处理，机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的股票市场新闻文章，并结合了对应的股票价格数据，旨在用于研究新闻文本对股价的影响。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2012年开始，具体结束时间未明确。
地理范围：数据主要关注美国股票市场，涉及的公司涵盖多个行业。
数据维度：数据集包括股票代码（Symbol）、公司名称（Security）、行业分类（Sector和Industry）、新闻文章链接（URL）、发布日期（Date）、相关股票列表（RelatedStocksList）、新闻文章内容（Article）、文章标题（Title）、文章类型（articleType）、发布机构（Publication）、作者（Author）、无风险利率（Risk_Free_Rate）以及多个时间窗口下的加权平均股价（weighted_avg_-96_hrs至weighted_avg_720_hrs）。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_dataset.csv，方便进行数据分析和建模。数据中包含了新闻文章的文本内容和对应的股价数据，为研究文本信息对股价的影响提供了基础。
该数据集适合用于股票市场分析、新闻文本挖掘、股价预测等相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融、经济学、计算机科学等领域的研究，例如新闻文本对股价影响的研究、基于新闻的股票价格预测模型构建、市场情绪分析等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司、量化交易员等提供数据支持，用于风险评估、投资策略制定、市场预测等。
决策支持：支持投资决策和风险管理，帮助用户更好地理解市场动态和股票价格波动。
教育和培训：作为金融数据分析、自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解股票市场和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索新闻文本与股价之间的关系，构建预测模型，并评估市场情绪对股价的影响，从而为用户提供数据驱动的投资决策支持。
